Définit le pourcentage d'enregistrements disponibles utilisés pour l'apprentissage. Cette valeur doit être un nombre supérieur à 0, mais inférieur à 100 (pour cent).

La valeur aléatoire de départ représente le point de démarrage d'Attribution Modeler lors de l'enregistrement aléatoire.

Cette propriété spécifie la durée maximale en heures passée par Attribution Modeler à apprendre. Elle définit une limite de temps que le processus d'apprentissage doit observer quand il parcourt les données pour atteindre le but défini par la propriété converganceThreshold. Cette limite de temps aide les administrateurs à limiter les ressources qu'Attribution Modeler consomme. L'écran de contrôle indique l'état d'exécution Overrun si SIRA dépasse cette limite de temps d'apprentissage.

Si vous définissez cette propriété sur 0 (zéro), vous n'autorisez aucune modification de résultat d'une itération d'apprentissage à la suivante ; il s'agit de la norme la plus stricte. Si vous définissez cette propriété sur une valeur supérieure à 0, vous autorisez plus de flexibilité dans les résultats d'apprentissage ; le standard est moins sévère et il se peut que l'apprentissage soit terminé plus tôt.